最近再hue 集群查询任务经常失败,经过几天的观察,终于找到原因,报错如下 Status: FailedVertex failed, vertexName=Map 1, vertexId=vertex_1514128895713_0770_1_00, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1514128895713_0770_1_00_000006, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Container con…

1.Tez简介 Tez是Hontonworks开源的支持DAG作业的计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升MapReduce作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序 2.编译tez 本文记录Tez 0.8.5的编译过程,之前的Tez版本都是源码包,最新的版本虽然提供了编译后的tar包,但是大部分情况下是针对特定的Hadoop版本,如果和我们的Hadoop版本不一致,可能某个时刻会出现一些未知的问题,所以为了稳定…

1.执行过程失败,报 Container killed on request. Exit code is 143 如下图: 分析:造成这种原因是由于总内存不多,而容器在jvm中占比过高,修改tez-site.xml文件,添加如下配置: <property> <name>tez.container.max.java.heap.fraction</name> <value>0.2</value> #调低内存占比,默认是0.8(也就是80%) <…

配置 Hive On Tez 标签(空格分隔): hive Tez 部署底层应用 简单介绍 介绍:tez 是基于hive 之上,可以将sql翻译解析成DAG计算的引擎.基于DAG 与mr 架构本身的优缺点,tez 本身经过测试一般小任务在hive mr 的2-3倍速度左右,大任务7-10倍左右,根据情况不同可能不一样. 对于 Tez-0.9.0 以及更高版本, Tez 需要 Apache Hadoop 版本为 2.7.0 或更高 安装 Apache Hadoop 2.7.0 或更高版本,这里选取…

http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但…

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr…

hive运行模式 hive on mapreduce 离线计算(默认) hive on tez  YARN之上支持DAG作业的计算框架 hive on spark 内存计算 hive on tez Tez是一个构建于YARN之上的支持复杂的DAG任务的数据处理框架.它由Hontonworks开源,它把mapreduce的过程拆分成若干个子过程,同时可以把多个mapreduce任务组合成一个较大的DAG任务,减少了mapreduce之间的文件存储,同时合理组合其子过程从而大幅提升MapReduce…

Hive执行count函数失败 1.现象: 0: jdbc:hive2://192.168.137.12:10000> select count(*) from emp; INFO : Number of reduce tasks determined at compile time: 1 INFO : In order to change the average load for a reducer (in bytes): INFO : set hive.exec.reducers.bytes…

使用create table命令创建表失败,如下错误信息: hive> create table test(id int,name string,age int,sex string); FAILED: Execution Error, return code from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:Could not create "increment"/"table&quo…

框架版本 Hadoop 2.7.7 Hive 2.3.7 Tez 0.9.2 保证hadoop集群启动,hive元数据服务启动 上传tez到HDFS tar -zxvf apache-tez-0.9.2-bin.tar.gz mv apache-tez-0.9.2-bin tez-0.9.2 hdfs dfs -mkidr /tez hdfs dfs -put tez-0.9.2 /tez #这里tez可以直接上文件,也可以上传解压后的文件 配置hive-env.sh export TEZ_HO…

问题: spark集成hive,启动spark-shell或者spark-sql的时候,报错: INFO MetaStoreDirectSql: MySQL check failed, assuming we are not on mysql: Lexical error at line 1, column 5. Encountered: "@" (64), after : "". 环境: spark-1.4 hive-1.2.1 mysql-5.1 jdbc驱动…

直接下载Tez的binary包部署安装是有问题的,因为默认支持hadoop版本为2.7,2.7以上的就需要手动编译了. 下载Tez源码 CD到源码文件夹,mvn install -Dhadoop.version=3.0.3 -DskipTests -Dmaven.javadoc.skip=true 这里有个需要注意的地方,tez-ui的编译会很麻烦,因为伟大的墙.实在编译不过就跳过tez-ui模块吧--不影响其他部分的编译. 编译成功后,后面的步骤参考:https://blog.csdn.net…

概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN…

由字符集引起的hive 元数据进程启动失败 解决方法新增 这2句话 reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')…

———————————————————— 调配 Hadoop  ———————————————————— 1 将 编译好的 TEZ .tar.gz 文件上传到 HDFS 中.   hdfs fs -put complete-tez-0.7.0.tar.gz /tez   2 创建 tez-site.xml 需要在 hadoop 的 master 节点上面的 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下面创建一个 tez-site.xml 文件,里面填写如下内容 <?xml vers…

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi…

你可能听说过Apache Tez,它是一个针对Hadoop数据处理应用程序的新分布式执行框架.但是它到底是什么呢?它的工作原理是什么?哪些人应该使用它,为什么?如果你有这些疑问,那么可以看一下Bikas Saha和Arun Murthy提供的呈现“Apache Tez: 加速Hadoop查询处理”,在这个呈现中他们讨论了Tez的设计,它的一些突出亮点,同时还分享了通过让Hive使用Tez而不是MapReduce而获得的一些初始成果. Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以…

SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案.Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL.这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现.Hive On Spark比SparkSQL稍晚.Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构(非MapReduce的DAG).所以在此基础上…

启动hive-metastore和hive-server2 用beeline连接hive报错 [root@node04 hive]# beeline Beeline version 0.13.1-cdh5.3.0 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hive2://172.16.145.114:10000 hive scan complete in 3ms Connecting to jdbc:hive2://172.16.145.114:10000 En…

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File…

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 · Spark可以部署在YARN上 · Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 · 使用Scala语言编写 部署模型 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr…

1.hive执行引擎 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多. 默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 2.前提条件:安装JDK-1.8/hadoop-2.7.2等,参考之前的博文 3.下载hi…

原文地址:http://www.cnblogs.com/breg/p/5552342.html 装了一个多星期的hive on spark 遇到了许多坑.还是写一篇随笔,免得以后自己忘记了.同事也给我一样苦逼的人参考. 先说明一下,这里说的Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是MapReduce,和Hive on Tez的道理一样. 先看官网的资源Hive on Spark: Getting Started 要想在Hive中使用Spark执行引擎,…

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过…

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL…